| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 1 引言 | 第11-27页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究进展 | 第13-23页 |
| ·水质评价研究现状 | 第13-16页 |
| ·水质预测研究现状 | 第16-23页 |
| ·支持向量机在水质评价与预测中的应用研究 | 第23-24页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第24-27页 |
| 2 支持向量机概述 | 第27-47页 |
| ·机器学习与统计学习理论 | 第27-35页 |
| ·统计学习理论中涉及的一些基本概念 | 第27页 |
| ·机器学习 | 第27-30页 |
| ·统计学习理论的基本思想 | 第30-35页 |
| ·支持向量机概述 | 第35-46页 |
| ·相关数学基础 | 第35-36页 |
| ·最优超平面 | 第36-37页 |
| ·线性可分情况 | 第37-41页 |
| ·非线性可分情况 | 第41-43页 |
| ·不同点积形式的核函数 | 第43-44页 |
| ·支持向量回归机（SVR）基本理论 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 3 支持向量机分类算法研究 | 第47-67页 |
| ·两类分类支持向量机 | 第47-56页 |
| ·C-SVM 系列算法 | 第47-49页 |
| ·v-SVM 系列算法 | 第49-50页 |
| ·LS-SVM 算法 | 第50-51页 |
| ·W-SVM 算法 | 第51-54页 |
| ·LP-SVM 算法 | 第54页 |
| ·超球面二值分类算法 | 第54-55页 |
| ·其它改进的SVM 算法 | 第55-56页 |
| ·单值分类支持向量机（ONE-CLASS SVM） | 第56-57页 |
| ·支持向量机多值分类方法研究 | 第57-63页 |
| ·“一对多”方法（one-against-rest） | 第57-58页 |
| ·“一对一”方法（One-against-one） | 第58-60页 |
| ·DDAG 多值分类方法 | 第60-61页 |
| ·纠错输出编码法 | 第61页 |
| ·二叉树的SVM 多值分类方法 | 第61-63页 |
| ·各种支持向量机算法的比较 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 4 支持向量回归机算法研究 | 第67-86页 |
| ·支持向量回归机的基本原理 | 第67-75页 |
| ·回归分析的问题表述 | 第67-68页 |
| ·ε-不敏感损失函数 | 第68-70页 |
| ·线性ε-支持向量回归机 | 第70-74页 |
| ·非线性ε-支持向量回归机 | 第74-75页 |
| ·支持向量回归机推广模型介绍 | 第75-83页 |
| ·单参数约束下的支持向量回归机 | 第75-78页 |
| ·W-支持向量回归机 | 第78-79页 |
| ·v-支持向量回归机 | 第79-81页 |
| ·LS-支持向量回归机 | 第81-82页 |
| ·基于线性规划的支持向量回归机 | 第82-83页 |
| ·其它的支持向量回归算法 | 第83页 |
| ·支持向量回归算法中的预测信任度 | 第83-84页 |
| ·SVM 回归方法的特点 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 5 SVM 在湖泊富营养化评价中的应用 | 第86-108页 |
| ·水体富营养化概述 | 第86-88页 |
| ·研究区概况与实验方法 | 第88-93页 |
| ·研究区概况 | 第88-91页 |
| ·实验方法 | 第91-93页 |
| ·基于SVM 的湖泊富营养化评价方法研究 | 第93-100页 |
| ·模型的构建 | 第93-95页 |
| ·模型验证 | 第95-100页 |
| ·乌梁素海富营养化状况评价 | 第100-106页 |
| ·本章小结 | 第106-108页 |
| 6 基于SVR 模型的水质模拟与预测 | 第108-122页 |
| ·预测方法 | 第108-109页 |
| ·基于支持向量回归机的水质模拟与预测 | 第109-122页 |
| ·建模步骤 | 第109页 |
| ·参数的选取 | 第109页 |
| ·数据预处理 | 第109-111页 |
| ·SVR 水质模拟预测模型 | 第111页 |
| ·预测模型的参数选择与训练 | 第111-118页 |
| ·预测结果分析 | 第118-122页 |
| 7 结论与展望 | 第122-125页 |
| ·结论 | 第122-123页 |
| ·存在的问题及展望 | 第123-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 参考文献 | 第126-139页 |
| 作者简介 | 第139页 |
